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场景：现有一个错词库，维护的是错词和正确词的对应关系。例如：错词我门对应的正确词是我们。然后对用户输入的文字进行错词校验，判断输入的文字是否有错词，并找出相应的正确词。

　　场景：现在有一个错词库，维护的是错词和正确词对应关系。比如：错词“我门”对应的正确词“我们”。然后在用户输入的文字进行错词校验，需要判断输入的文字是否有错词，并找出错词以便提醒用户，并且可以显示出正确词以便用户确认，如果是错词就进行替换。

　　首先想到的就是取出错词List放在内存中，当用户输入完成后用错词List来foreach每个错词，然后查找输入的字符串中是否包含错词。这是一种有效的方法，并且能够实现。问题是错词的数量比较多，目前有10多万条，将来也会不断更新扩展。所以pass了这种方案，为了让错词查找提高速度就用了字典树来存储错词。

字典树

　　Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较。

Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。

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